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研究生:張曉暐
研究生(外文):Chang, Xiaowei
論文名稱:運用資料探勘探討資管系同學學習成效之關聯研究
論文名稱(外文):Using Data Mining to Explore the Learning Efficiency of the Students in the Department of Information Management
指導教授:陳俊德陳俊德引用關係
指導教授(外文):Chen, Chunte
口試委員:陳俊德楊俊傑王台平
口試委員(外文):Chen, ChunTeYang, JingJyeWang, TaiPin
口試日期:2011-06-12
學位類別:碩士
校院名稱:華梵大學
系所名稱:資訊管理學系碩士班
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2011
畢業學年度:99
語文別:中文
論文頁數:55
中文關鍵詞:資料探勘關聯式規則顧客關係管理
外文關鍵詞:Data MiningAssociation RulesCustomer Relationship Management
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本研究主要以資料探勘中的關聯式規則來分析資訊管理科系的眾多科目,了解每個科目之間所存在的關係。找出關聯式規則之後,將使同學學習路徑更明確,也能讓系所及老師於課程編排及授課方式有新的參考依據。學生就如同學校的顧客,若對所學的科目無法確實理解,所能獲得的成效就不多,因此,提供更有效的學習路徑將能使同學學得更開心,也學得更有效率。
從學校的課程規劃可以發現,學生在學習課程方面,多半是按照系所安排的課程規劃來學習。但並非所有學生都是用於系所安排的課程規劃。本研究即是以資料探勘來分析資訊管理科系的課程編排,如何才能使學生有更大的學習成效。許多科目之間,都有著不為人所知的關聯存在,該怎樣替同學做出適當的課程規劃,就是資料探勘所能提供的幫助,同時也能替系所及老師們提供許多新想法。因為學生數目眾多,每個人所擅長的方向不同,感興趣的方向也不同,若能妥善規畫學習路徑,將使學生學習的成效提升,達到事半功倍的效果。

關鍵詞:資料探勘、關聯式規則、顧客關係管理

This research mainly analyzed the numerous subjects of the department of information management with association rules from data mining. This was to explore the existent connections between each subject. After the association rules were found, the learning paths for students would be much more specific. Furthermore, it provided new basis for consulting for the teachers and the department. Students are customers. If the students barely understand the subjects, the efficiency would be lessened. Hence, providing more effective learning paths would make students learn more gladly and efficiently.
It was revealed from the curriculum programming in school that most of the curriculums the students learn were arranged by the department. But the curriculum programming by the department didn’t fit the whole students. This research was right for arranging the curriculum of the department of information management with data mining. It told the students how to make the best learning efficiency. There were unknown connections between subjects and subjects. Arranging the fittest curriculum programming for the students was exactly what data mining helped. In addition, it provided many new ideas for the teachers and the department. Because of many types of students, the aspects that every student masters were different. Also, every student is interested in different aspects. So if the learning paths could be well arranged, the learning efficiency would be raised. Therefore, the students could yield twice the result with half the effort.

Keywords: Data Mining, Association Rules, Customer Relationship Management (CRM)

摘要I
ABSTRACTII
目錄III
表錄V
圖錄VI
一、緒論1
1.1研究背景與動機1
1.2研究目的2
1.3研究流程3
1.3.1 前置階段5
1.3.2 實驗階段5
1.3.3 結論階段6
二、 文獻探討7
2.1 資料探勘7
2.2 關聯式規則16
2.3 顧客關係管理20
三、 研究方法與設計24
3.1研究架構24
3.2研究命題26
3.3研究方法27
3.3.1資料探勘的步驟28
3.3.2資料處理29
3.3.2.1 資料的型態29
3.3.2.2 資料屬性30
3.3.2.3 資料前置處理的重要性30
3.3.3關聯式規則32
3.3.4 Apriori演算法34
第四章 結果與討論36
4.1資料探勘結果36
第五章 結論與建議47
5.1 研究結論47
5.2 研究建議51
5.3 研究限制52
參考文獻53

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